基于实时子结构加载系统的隔震橡胶支座的动力性能研究，袁涌，朱宏平，本文速度控制型实时子结构加载系统,对天然隔震橡胶支座(NR)、高阻尼隔震橡胶支座(HDR) 和超高阻尼隔震橡胶支座(HDR-S)等速度相关型支座

Rolling_Element_Bearings_Fault_Intelligent_Diagnosis_Based_on_Co

外观缺陷检查在轴承质量控制中起着至关重要的作用。 人工检查是去除缺陷轴承的传统方法，这种方法不稳定且耗时。 在本文中，我们开发了一种用于轴承缺陷检查的机器视觉系统，该系统可以检查轴承盖上的各种类型的缺陷，例如变形，生锈，划痕等。 所提出的系统设计了一种新颖的图像采集系统，以增强缺陷的外观并获得可控的图像采集环境。 提出或利用一系列图像处理方法来检查缺陷。 特别是对于密封件的变形缺陷，我们找到了一个关于凸出分布的通用规则，并基于该规则设计了一种简单而有效的检查算法。 对所提出的系统进行评估，并通过召回率，精度和F度量将其与技术人员进行比较。 实验结果表明，所提出的视觉系统具有较高的准确性和效率。

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

RoadMap Rotating-machine-fault-data-set Open rotating mechanical fault data set 1.简介 众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据。笔者自2019年初开始致力于收集和整理有价值的机械故障诊断数据。 此处分享均为开源数据集，数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。如果研究中使用了数据集，请按照版权方要求作出相应说明和引用。 笔者自己也在筹划整理私有的数据集和研究成果，未来将以适当的方式共享。 在此，特别向公开研究数据的研究者表示感谢和致敬，共享是一种精神。如涉及侵权，请联系我删除（）。 很多优秀的论文都有数据分享，也有越来越多的研究者和企业选择开源自己的成果，本项目保持更新。星标是比较通用的数据集。

螺旋槽轴承理论化开山鼻祖E. A. MUIJDERMAN的经典之作，收录于ASME的Journal of Lubrication Technology，国内数据库较少购买的好文献。

受到有组织昆虫群落中各种颜色的蚂蚁的启发，我们提出了一种新颖的蚂蚁系统，该模型具有“减色”三种主要颜色的颜色混合模型，用于共同估算要在多传感器多传感器系统中启动的轨道的数量及其各自的轨道。目标系统。 首先，假定每个蚂蚁一直都只沉积一种类型的有色信息素，即青色，洋红色或黄色，并且蚂蚁的决定取决于有色信息素与待访问候选者的相似性比较。 然后，提出了三维参数空间上的混合优化函数，以利用以下蚂蚁开发最佳解决方案，从而产生一组关注的青色，品红色或黄色轨迹。 最后，针对未知数量的轨道引入了新的轨道起始评估度量，即最佳子模式分配（OSPA）距离。 仿真结果表明，在无杂物环境和杂乱环境下均具有良好的性能。